XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对齐
协作之前对齐：减轻鲁棒多代理感知的功能未对准
摘要。协作感知最近受到了广泛的关注，因为它通过跨性别信息共享增强了自动驾驶汽车的感知能力。但是，不可避免的协作噪声阻碍了存在系统的性能，这会导致功能级的空间虚构对合作者共享的信息。在本文中，我们提出了一个模型不稳定和轻巧的插件，以减轻功能级的未对准问题，称为动态功能对齐（NEAT）。整洁插件的优点为三倍。首先，我们引入了一项重要的引导查询建议，以通过太空通道语义和外观环境冗余来预测潜在的前景区域。在此基础上，提出了一个可变形的特征对齐方式，以通过查询意识的空间关联明确地对齐合作者共享的特征，从而汇总了具有纠正率不匹配属性的多层次的Vi-Sual线索。最终，我们执行了一个区域交叉发音强化，以促进对齐表示的扩散并实现全球特征语义增强。整洁可以轻松地插入现有的协作感知程序中，并显着提高了香草基线对姿势和传播延迟的鲁棒性。在嘈杂设置下的四个协作3D对象检测数据集上进行了广泛的实验，确认，整洁的大多数方法具有不同结构的方法。
通过全局-局部功能对齐增强跨受试者 fMRI 到视频解码
摘要。脑成像技术的进步使得从神经活动中解码思想和意图成为可能。然而，跨多个受试者的脑信号的 fMRI 到视频解码遇到了挑战，因为个体大脑之间存在结构和编码差异，而配对 fMRI 刺激数据的稀缺进一步加剧了这一挑战。为了解决这个问题，本文介绍了 fMRI 全局-局部功能对齐 (GLFA) 投影，这是一种将来自不同受试者的 fMRI 帧对齐到统一的大脑空间的新方法，从而增强了跨受试者解码。此外，我们还提供了一个精心策划的 fMRI-视频配对数据集，其中包含来自 8 个人的总共 75k 个 fMRI-刺激配对样本。这个数据集大约是以前基准数据集的 4.5 倍。在此基础上，我们用扩散视频生成器增强了基于变压器的 fMRI 编码器，深入研究了基于跨受试者 fMRI 的视频重建领域。这种创新方法忠实地捕捉了来自不同脑信号中的语义信息，从而生成了生动的视频，并在跨主题语义分类任务中实现了令人印象深刻的 84.7% 的平均准确率。
英国揭幕ZScaler功能和内部对齐
关于Zscaler Zscaler（NASDAQ：ZS），可以加速数字转换，以使客户更加敏捷，高效，弹性和安全。ZScaler Zero Trust Exchange通过将任何位置的用户，设备和应用程序安全地连接到网络攻击和数据丢失，以保护数千个客户免受网络攻击和数据丢失。分布在全球150多个数据中心上，基于SASE的零信任交换是世界上最大的内联云安全平台。在zscaler.com上了解更多信息，或在Twitter @zscaler上关注我们。
将NetSkope平台对齐到NIST CSF 2.0
这种机制具有很高的灵活性，因为Netskope提供了在可能发生违规情况之前警告用户，完全阻止他们执行诉讼，或采取更加主动的步骤，例如实时教练，建议更安全的替代方案或要求为活动提供业务依据。
SSA：一种新型的单细胞和空间转录组对齐方式
抽象的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）提供了单个细胞的表达谱，但无法保留关键的空间信息。另一方面，空间杂交技术能够分析组织切片中的特定区域，但缺乏单细胞分辨率检查的能力。为了克服这些问题，我们提出了单细胞和空间转录组学对齐（SSA），这是一种新型技术，它采用最佳传输算法来根据其表达曲线将单个细胞从SCRNA-SEQ ATLAS分配到其在实际组织中的SPATIAL位置。SSA与现有方法相比，已经证明了具有100,064个细胞的高分辨率空间转录组人乳腺癌数据集的10个半模拟数据集。这一进步为研究人员提供了一种精致的工具，以深入了解细胞空间组织与基因表达之间的关系。
不同的对齐指标的对齐程度如何？
近年来，已经提出了各种方法和基准来实证评估人工神经网络与人类神经和行为数据的对齐情况。但是不同的对齐指标有多对齐呢？为了回答这个问题，我们分析了来自 Brain-Score 的视觉数据（Schrimpf 等人，2018 年），包括来自模型与人类工具箱的指标（Geirhos 等人，2021 年），以及人类特征对齐（Linsley 等人，2018 年；Fel 等人，2022 年）和人类相似性判断（Muttenthaler 等人，2022 年）。我们发现神经分数和行为分数之间的成对相关性非常低，有时甚至是负相关的。例如，在我们考虑的所有 69 个对齐指标上经过全面评估的 Brain-Score 上的 80 个模型之间的平均相关性仅为 0.198。假设所有采用的指标都是合理的，这意味着与人类感知的一致性最好被视为一个多维概念，不同的方法测量根本不同的方面。我们的结果强调了综合基准测试的重要性，但也提出了如何正确组合和汇总各个指标的问题。通过取算术平均值进行聚合（如 Brain-Score 中所做的那样）导致整体表现目前由行为主导（95.25% 的解释方差），而神经预测性起着不太重要的作用（仅 33.33% 的解释方差）。作为确保不同的一致性指标都公平地贡献综合基准分数的第一步，我们通过比较三种不同的聚合选项得出结论。
从LLM对齐的示范中学习的逆增强学习
对齐大语言模型（LLMS）正在提高其安全性和实用性。，现有方法主要基于偏爱的数据集，面临噪音标签，高注释成本和隐私性征服等挑战。在这项工作中，我们引入了示范（AFD）的一致性，这是一种新型的方法，掌握了高质量的演示数据以克服这些挑战。我们在一个顺序的决策框架内将AFD形式化，这强调了其缺失奖励的独特挑战。从前进和逆增强学习中汲取见解，我们引入了AFD的分歧最小化目标。在分析上，我们阐明了各种方法的质量覆盖和寻求模式，并解释了某些方法何时以及为什么较高的方法。实际上，我们提出了一种计算有效的算法，该算法通过针对AFD的量身定制奖励模型进行推断。我们通过实验无害和有用的任务来验证我们的关键见解，在保持简单性的同时证明了它们的强大经验表现。
纽约州公用事业经济发展计划对齐
wny）：一项试点计划，提供资本买入，以支持纽约西部工业或商业物业的增量气体燃气设备的安装，从而增强了天然气消费。提供资金，以减少系统改进，管道和特定客户燃气设备的资本成本。纽约西部的大型商业和工业客户符合条件。https://www.nationalfuel.com/utility/benefits-ob-natural-gas/financial-assistance-programs/•天然气汽车（NGV）资本买入计划：此计划协助
dese的教育愿景和对齐支持的目录
我很高兴介绍基础教育部（DESE）的第二届年度对齐支持目录。该资源与我们的教育愿景相吻合，旨在指导学校和地区提供公平的学习经验，以支持整个英联邦的学生的改善成果。在我目前的职位之前，我在DESE工作了10年，并在马萨诸塞州公立学区担任教育工作者，管理员和校长18年。在那18年中，我亲身经历了Dese的举措。DEDE为学校和地区提供了周到和创新的支持，但这些计划和项目并未始终如一地联系在一起，专注于相同的优先事项，并以及时且经过测序的方式发布。自2022年以来，作为副专员，以及许多专门的DESE领导者，并在我们的种族平等决策工具（REDT）的指导下，我们一直在使该机构的工作与我们的教育愿景和战略目标保持一致。去年，我们的战略规划过程导致了第一个年度对齐支持的目录，这使我们对这些战略目标的承诺正式。今年，我们进一步加强了DESE为地区，学校和计划提供的支持和一致性的一致性和连贯性，以促进所有学生，尤其是历史悠久服务不足的团体和社区的学生的公平机会和经验。当通往公平的路径不清楚时，它将成为可选的。我们很高兴与您分享此更新的文档，我们期待您的评论。您的反馈将为本文档的未来版本提供信息。我们的教育公平之路基于关键概念，包括专注于支持整个学生，因此他们感到联系并准备学习；支持学校让学生从事相关和有意义的成绩（或以上）工作；并继续促进多样化和有效的劳动力。在DESE的过渡性领导期间，至关重要的是，我们利用资源来改善教育机会和成果；我们的学生需要我们更快有效地一起进步。您参与了目录后，请考虑通过此表格提供反馈。真诚的，罗素·约翰斯顿（Russell D.
Brant-X：统一的生理信号对齐框架
生理信号是了解人体各种生理状态不可或缺的重要线索，现有的大部分工作都集中于针对多种应用场景的单一类型生理信号。然而，人体是一个整体的生物系统，各种生理数据之间内在的相互联系不容忽视。特别是考虑到大脑作为生命活动的控制中心，脑电图（EEG）与其他生理信号表现出显著的相关性。因此，EEG与其他生理信号之间的相关性有可能在各种场景中提高性能。然而，实现这一目标仍然受到几个挑战的制约：同时收集的生理数据的稀缺性、各种信号之间相关性的差异以及各种任务之间的相关性差异。为了解决这些问题，我们提出了一个统一的生理信号对齐框架Brant-X，来模拟EEG与其他信号之间的相关性。我们的方法（1）利用EEG基础模型将EEG中的丰富知识高效地转移到其他生理信号；（2）引入两级对齐，从不同语义尺度完全对齐EEG和其他信号的语义。在实验中，与任务无关和任务特定的基线相比，Brant-X在不同场景的各种下游任务上实现了最佳性能，包括睡眠阶段分类、情绪识别、步态冻结检测和眼动交流。此外，对心律失常检测任务的分析和案例研究中的可视化进一步说明了Brant-X在从EEG到其他生理信号的知识转移方面的有效性。模型主页位于https://github.com/DaozeZhang/Brant-X/。